MDM staat voor Master data management. Het is een methode om de organisatiegegevens als één coherent systeem te beheren. MDM wordt gebruikt om de betrouwbaarheid van gegevens te garanderen, en deze gegevens zijn in verschillende formaten die uit verschillende gegevensbronnen verzamelen. En het is verantwoordelijk voor data-analyse besluitvorming, AI-training, data-initiatieven en digitale transformatie.
Stamgegevensbeheer kan alle kritieke gegevens koppelen aan het basisbestand. MDM is verantwoordelijk voor het delen van de gegevens over de onderneming na goed geïmplementeerd. MDM wordt gebruikt als een effectieve strategie voor data-integratie.
organisaties zijn afhankelijk van de gegevens om operaties te stroomlijnen. De kwaliteit van business intelligence, analytics en AI-resultaten hangt af van de kwaliteit van de gegevens. Stamgegevensbeheer helpt:
- bij het verwijderen van de dupliciteit van de gegevens.
- bij de integratie van de gegevens uit verschillende gegevensbronnen.
- bij het standaardiseren van niet-gerelateerde gegevens, dus de gegevens die effectief worden gebruikt.
- bij het elimineren van onnauwkeurige gegevens.
- in schakelt een enkele referentiebron in die “gouden Record”wordt genoemd.
Stamgegevensbeheerprocessen
het volledige scala van MDM-processen is een mengsel van het onderliggende proces. Dit zijn de sleutel tot MDM-processen, zoals:
- Business rule administratie
- Data-aggregatie
- Data-indeling
- Data-collectie
- Data-consolidatie
- Data-distributie
- Data-verrijking
- Data-governance
- Data-mapping
- Data matching
- Data normalisatie
Master data management is het creëren van een duidelijke en strategische stromen tussen alle gegevensbronnen en de verschillende bestemming systemen.
voordelen van MDM
een helder en coherent gegevensbeheer is nodig voor een concurrerende bedrijfsstrategie.
enkele belangrijke voordelen van MDM worden hieronder gegeven, zoals:
- controle: weet waar de gegevens zijn, waar ze naartoe gaan en hoe veilig ze zijn.
- gegevensnauwkeurigheid: begrijp hoe nauw onze metrics onze factoren volgen.
- gegevensconsistentie: begrijp hoe nauw onze gegevensstroom de onderliggende patronen volgt.
belangrijkste kenmerken
enkele belangrijke kenmerken van MDM worden hieronder vermeld, zoals:
- Het biedt een modulair ontwerp.
- Het ondersteunt een 360-graden beeld tussen de relaties van klanten, producten, leveranciers en andere entiteiten.
- Het ondersteunt data-integratie van derden.
- het geeft 360 oplossingen en voorgebouwde datamodellen en versnellers.
- het heeft een hoge schaalbaarheid.
- Het biedt een intelligente zoekopdracht.
- Het ondersteunt de eigenschap intelligent matches en merges.
- het heeft intelligente beveiliging.
- Data as a service.
behoefte aan MDM
de MDM-oplossingen zijn betrokken bij het brede scala van transformatie, data cleansing en integratiepraktijken. Wanneer gegevensbronnen aan het systeem worden toegevoegd, start MDM processen om de gegevens te identificeren, te verzamelen, te transformeren en te repareren.
wanneer de gegevens voldoen aan de kwaliteitsdrempels, dan kunnen we een hoogwaardige masterreferentie behouden met behulp van gemaakte schema ‘ s en taxonomieën. Door MDM te gebruiken, voelen de organisaties zich ontspannen over de nauwkeurigheid, up-to-date en consistent van de gegevens over de hele onderneming.
Use Cases
het bereiken van consistentie, controle en nauwkeurigheid van gegevens zijn belangrijk omdat organisaties afhankelijk worden van gegevens voor alle noodzakelijke operaties. Na effectieve uitvoering helpt Master data management organisaties:
- om effectiever te concurreren.
- om klantervaringen te verbeteren door specifieke klanten in verschillende afdelingen nauwkeurig te identificeren.
- operationele efficiëntie verbeteren door gegevensgerelateerde wrijving te verminderen.
- om leverancierrelaties met MDM te stroomlijnen.
- om het traject van de klant via klant MDM te begrijpen.
- om de levenscycli van producten in detail te begrijpen via product MDM.
MDM Challenges
Stamgegevensbeheer is vereist om slechte gegevenskwaliteit uit de onderneming te verwijderen. Zo worden in een bedrijf verschillende klantrecords opgeslagen in verschillende formaten in verschillende systemen.
de organisaties kunnen worden geconfronteerd met een aantal leveringsuitdagingen, zoals Onbekende vooruitzichten, overstock of understock producten, en vele andere problemen. Gemeenschappelijke uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit, waaronder:
- dubbele records
- onjuiste informatie
- onvolledige informatie
- inconsistente records
- verkeerd gelabelde gegevens
oorzaken
Hier zijn enkele redenen voor slechte gegevenskwaliteit, zoals:
- gebrek aan standaarden in de organisatie.
- met dezelfde entiteit
- voor verschillende rekeningnummers.
- overtollige of dubbele gegevens.
- gevarieerde veldstructuren in verschillende toepassingen die een bepaald formaat van in te voeren gegevens definiëren, zoals John Smith of J. Smith
Trends in Stamgegevensbeheer
in 2018 hielden veel organisaties zich bezig met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (GDPR) van de EU, die het gebruik van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) beperkt. Zij regelt ook het gebruik van die informatie aan het eind van de eindgebruikers.
Op 1 januari 2020 zou de California Consumer Privacy Act van kracht worden, zelfs als de inhoud zou kunnen evolueren op basis van de verkiezingen van November 2018. Maar deze wet kan worden vervangen door een federale equivalent.
veel landen en rechtsgebieden maken privacywetten. Deze wetten zijn van invloed op bedrijven of Zakendoen in die locaties. Het resultaat van de verhoogde enquête is afhankelijk van oplossingen voor master data management.
het metagegevensbeheer is een belangrijk aspect van de MDM. Metagegevensbeheer wordt gebruikt om gegevens over gegevens te beheren. Metagegevensbeheer helpt:
- om naleving van de organisaties te garanderen.
- om een specifiek gegevensbestand in de organisaties te lokaliseren.
- om de risico ‘ s in de organisaties te beheren.
- om gegevens in organisaties te begrijpen.
- voor het uitvoeren van analyses van de gegevens in meerdere gegevensbronnen binnen en buiten de organisatie.
Metagegevensbeheer is altijd belangrijk. Maar tegenwoordig, het wordt nog belangrijker omdat organisaties zijn uit te breiden naar IIoT, IoT, en derden gegevensbronnen met verhoogde de hoeveelheid gegevens blijft.
Master Data Management Best Practices
De referentiearchitecturen voor gegevensbeheer worden geleverd door de leverancier van de oplossing die de basisconcepten uitlegt en klanten helpt het productaanbod van het bedrijf te begrijpen.
De master data management, architectonische elementen en-tools omvatten de volgende:
- Data federator –
- Data-integratie
- Data marts
- Data-netwerken
- Data mining
- Data virtualisatie
- Data-visualisatie
- Data warehouse
- – Databases
- File systems
- Operational datastore
Master Data Management van de Toekomst
Grote en middelgrote ondernemingen zijn in toenemende mate afhankelijk van master data management tools zoals het volume en de verscheidenheid van gegevens zijn blijven groeien, en hun bedrijf hebben ontwikkeld.
de MDM-architecturen worden complex en log als een bedrijf meer en verschillende soorten MDM-mogelijkheden toevoegt. Sommige leveranciers bieden uitgebreide oplossingen om de complexiteit te vereenvoudigen en het marktaandeel te vergroten. Het vervangt de individuele puntoplossingen.
als gevolg van de bedrijfsovergang van periodieke business intelligence (BI) rapporten, groeit MDM voortdurend. Master data management is ook belangrijk omdat organisaties AI-aangedreven systemen gebruiken en bouwen. Een organisatie zal sommige gegevens gebruiken als trainingsgegevens voor machine learning doeleinden.
het master data management en data management worden zo belangrijk omdat de meeste organisaties een Chief Data Officer (CDO), een Chief Analytics Officer (CAO), of beide inhuren.
wanneer het adequaat wordt uitgevoerd, stelt het stamgegevensbeheer bedrijven in staat om: